编程作业代写|Big Data Management ITECH2302

大数据管理的目标是为商业智能和大数据分析应用确保高水平的数据质量和可访问性。企业、政府机构和其他组织采用大数据管理策略,帮助他们应对快速增长的数据池,通常涉及以各种文件格式存储的许多TB甚至PB的数据。有效的大数据管理特别有助于公司在来自各种来源的大量非结构化和半结构化数据中找到有价值的信息,包括呼叫详细记录、系统日志、传感器、图像和社交媒体网站。

管理大数据的平台和工具种类繁多,其中许多平台和工具都有开源和商业版本。可以部署的大数据技术清单,往往是相互结合的,包括分布式处理框架Hadoop和Spark;流处理引擎;云对象存储服务;集群管理软件;NoSQL数据库;数据湖和数据仓库平台;以及SQL查询引擎。

为了使部署的可扩展性和灵活性更强,大数据工作负载越来越多地在云中运行,企业可以建立自己的系统或使用管理服务产品。著名的大数据管理供应商包括云平台市场领导者AWS、谷歌和微软,以及Cloudera、Databricks和其他主要关注大数据应用的供应商。

主流数据管理工具也是管理大数据的关键组成部分。这包括支持多种集成技术的数据集成软件,如传统的ETL流程;另一种ELT方法,将数据按原样加载到大数据系统中,以便以后根据需要进行转换;以及实时集成方法,如变更数据捕获。自动进行数据分析、清理和验证的数据质量工具也是常用的。

学习Big Data Management大数据管理应该了解的信息

1、企业用户可以自己进行一些大数据管理

大数据的口号之一是可用性–使人们能够以其原始格式访问众多的海量数据集。今天的商业用户比他们的前辈更善于,他们通常希望访问和准备原始格式的数据,而不是通过一连串的运营数据存储、数据仓库和数据集市来提供给他们。业务用户希望扫描数据源,并围绕他们自己的业务需求制作报告和分析。

支持业务用户对大数据的自助服务有两个大数据管理意义。

为了允许数据发现,必须允许用户独立浏览数据。
用户将需要数据准备工具,以便从众多数据集中收集信息,并将其用于分析。
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2、这不是你父母的(或祖父母的)数据模型

我们为报告和分析而捕获和存储数据的传统方法的中心是将数据吸收到一个预定义的结构中。但在大数据管理领域,人们期望结构化和非结构化的数据集都能以其原始(或原始)格式被摄入和存储,避免使用预定义的数据模型。这样做的好处是,不同的用户可以以最适合他们需求的方式调整数据集。

不过,为了减少不一致和相互矛盾的解释的风险,这表明需要对大数据集的元数据管理进行良好实践。这意味着需要有坚实的程序来记录业务术语,将业务术语映射到数据元素上,并维持一个协作环境,以分享用于分析目的的解释和操作数据的方法。

管理大数据,需要一个新的技术和流程,以实现更广泛的数据可及性和可用性。

4、了解架构可提高性能

大数据平台依靠商品处理和存储节点,利用分布式存储进行并行计算。然而,如果你仍然不熟悉任何SQL-on-Hadoop的查询优化和执行模型的细节,你可能会对意外的糟糕的响应时间感到不愉快。

例如,复杂的JOIN可能需要将大块的分布式数据集广播到所有的计算节点–导致大量的数据被注入到网络中,并产生一个重要的性能瓶颈。结果是,了解大数据架构如何组织数据以及数据库执行模型如何优化查询,将有助于你编写具有合理高性能的数据应用。

5、这是个流媒体世界

过去,为分析目的而收集和消费的大部分数据都源于组织内部,并被存储在静态数据存储库中。今天,流式数据爆炸了。我们有人类产生的内容,如来自社交媒体渠道、博客、电子邮件等的数据流。我们有机器生成的数据,来自无数的传感器、设备、仪表和其他与互联网连接的机器。我们有自动生成的流媒体内容,如网络事件日志。所有这些来源都会产生大量的数据,是分析的主要素材。任何大数据管理策略都必须包括支持流处理的技术,以扫描、过滤和选择有意义的信息进行捕获、存储和后续访问。

下面是一个大数据作业代写的案例,熟悉大数据项目所需要的理论知识和实用的软件及工具。

Data choice. Choose any dataset from the repository that has at least five attributes, and for which the default task is classification. Transform this dataset into an appropriate one to load into your chosen analytics software.

Background information. Write a description of the dataset and project. Provide an overview of what the dataset is about, including from where and how it has been gathered, and for what purpose.

Data description. Describe how many instances does the dataset contain, how many attributes there are in the dataset, their names, and include which is the class attribute.

Include in your description details of any missing values, and any other relevant characteristics. Use appropriate pandas functions to initially analyse the data, for instance descriptive statistics of each attribute, including description of the range of possible values of the attributes, and visualise these in a graphical format.

Initial analysis. You will need to make decisions about which features to include in your dataframe, and how to deal with missing values (if they exist). You might need preprocess the dataset attributes. Useful techniques will include remove certain attributes, exploring different ways of discretizing continuous attributes and replacing missing values. Discretizing is the conversion of numeric attributes into “nominal” ones by binning numeric values into intervals. If you replaced missing values explain what strategy you used to select a replacement of the missing values.

数据选择。从资源库中选择任何至少有五个属性的数据集,并且默认的任务是分类。将这个数据集转化为适当的数据集,加载到你选择的分析软件中。

背景信息。写下对数据集和项目的描述。对数据集的内容进行概述,包括从哪里、如何收集的,以及出于什么目的。

数据描述。描述该数据集包含多少个实例,数据集有多少个属性,它们的名称,包括哪个是类属性。

在你的描述中包括任何缺失值的细节,以及任何其他相关的 特征。使用适当的pandas函数对数据进行初步分析,例如 每个属性的描述性统计,包括描述属性的可能取值范围。属性的可能取值范围的描述,并以图形的形式将其可视化。

初步分析。你需要决定哪些特征要包括在你的数据框架中,以及如何处理缺失值(如果存在)。你可能需要对数据集的属性进行预处理。有用的技术包括删除某些属性,探索连续属性离散化的不同方式,以及替换缺失值。离散化是将数字属性转换成 “名义 “属性,将数字值划分为若干个区间。如果你替换了缺失值,请解释你用什么策略来选择缺失值的替换。

Data visualisation. Choose any data visualisation techniques that will provide helpful insights into the data. This could include plotting chosen variables against each other, and displaying them in a linechart, or binning them and using a (stacked) histogram etc. Use whichever you prefer from either matplotlib (matplotlib.pyplot.hist), pandas (pandas.DataFrame.plot), seaborn (seaborn.histplot) and/or Tableau.

Data mining. Compare and contrast at least two different data mining algorithms on your data, for instance: SVN, neural networks, k-nearest neighbour, Apriori association rules, decision tree induction etc. For each experiment you run, describe the data you used for the experiments, that is, did you use the entire dataset of just a subset of it. You must include screenshots and results from the techniques you employ.

Discussion of findings. Explain your results and include the usefulness of the approaches for the purpose of the analysis. Include any assumptions that you may have made about the analysis. In this discussion you should explain what each algorithm provides to the overall analysis task. Summarize your main findings.

数据可视化。选择任何数据可视化技术,以提供对数据有帮助的洞察力 的数据。这可能包括将选定的变量相互对照,并在线图中显示出来。线图,或将其分档并使用(堆叠)直方图等。使用你喜欢的 使用你喜欢的matplotlib(matplotlib.pyplot.hist)、pandas(pandas.DataFrame.plot)、seaborn (seaborn.histplot)和/或Tableau。

数据挖掘。在你的数据上比较和对比至少两种不同的数据挖掘算法。数据,例如。SVN,神经网络,K-近邻,Apriori关联规则。决策树归纳等。对于你所做的每个实验,描述你所使用的数据。实验,也就是说,你是否使用了整个数据集或者只是其中的一个子集。你必须包括 屏幕截图和你所使用的技术的结果。

讨论结果。解释你的结果,包括这些方法对分析目的的有用性。对分析目的的有用性。包括你可能对分析所做的任何假设。分析。在这个讨论中,你应该解释每种算法为整个分析任务提供了什么 分析任务。总结你的主要发现。

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